SEnet注意力机制特点

SEnet（Squeeze-and-Excitation Network）注意力机制的特点是能够自适应地学习每个通道的重要性，并将其应用于特征图中的每个空间位置。这种注意力机制可以提高模型的性能，同时减少模型的参数数量。

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最早的通道注意力模型SENet特点

SENet（Squeeze-and-Excitation Networks）是一种通道注意力模型，最早由Jie Hu等人在2018年提出。SENet的特点包括：

1. 引入通道注意力机制：SENet通过在每个通道上引入一个注意力机制，使得网络可以自适应地学习不同通道的重要性。这样可以提高网络的表达能力，减少冗余计算。

2. 压缩和激励操作：SENet中的“Squeeze”操作是一个全局平均池化层，将每个通道的特征压缩成一个标量。接着是“Excitation”操作，通过一个全连接层和激活函数来学习每个通道的权重，从而得到每个通道的注意力系数。

3. 可嵌入到现有网络中：SENet可以嵌入到现有的卷积神经网络中，不需要对现有网络进行大幅度修改，仅需要在现有网络的某些层中添加SE模块即可。

4. 在多个图像识别任务中表现优异：SENet在多个图像识别任务中表现优异，特别是在比较大的数据集上，如ImageNet。